一种基于HVS空间模型的图像质量评价方法

从HVS基本模型出发,结合人眼的主观视觉感受和图像的空间结构特性,建立一种基于HVS空间模型的图像质量评价方法,获取与图像主观评价进一步吻合的图像质量评价方法。     

一种基于视觉重要性的图像质量评价方法

在图像质量评价中,视觉重要性起着重要作用。本文提出了一种基于视觉重要和内容显著区域相融合的视觉注意模型,并将其引入质量评价方法中,结合在多个尺度上图像的质量得到最终的评价结果。在LIVE图像库和TID2008数据库上的实验表明了方法的有效性。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第ｍ级图像的分类信息传递给第ｍ－１级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出的图像融合算法,消除拼接痕迹,实现了色彩和亮度的平滑过渡。实验结果表明,该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好,具有较高的实用价值。     

基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印。实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法。     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

基于混沌加密的DWT域数字图像水印算法的研究

数字水印技术向多媒体作品中加入不易察觉但可以判定区分的秘密信息,从而起到保护数字作品的版权或完整性的作用。根据人眼视觉系统模型对图像感知的视觉掩蔽效应,提出了一种基于混沌序列加密的DWT域数字图像水印算法,并且实验结果说明了算法的不可见性和鲁棒性。     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。     

基于稀疏编码的图像语义分类器模型

为了解决图像检索以及遥感图像识别等图像处理研究中本质的问题——如何对高层抽象图像语义进行有效的分类,本文采用生物视觉认知机理,结合生物特征信息,用最小生成树的方法构造图像信息语义树,提出了一个基于稀疏编码的图像语义分类器(SCISC)的模型。实验结果表明:该模型在图像分类中有较高正确率。     

SURE准则的非局部SAR图像相干斑抑制

针对传统空域非局部平均方法在合成孔径雷达图像相干斑抑制中存在相似区域提取和方向信息捕获不足的问题,提出了一种基于各向异性高斯方向窗和Stein’s无偏风险估计(SURE)准则融合的非局部均值(NLM)算法。该方法设计多个不同方向的各向异性高斯窗来匹配SAR图像的局部空间几何结构,比传统的方形窗能更好地保护SAR图像中的方向性结构。采用比率测度来衡量图像块间的相似程度,并计算基于该各向异性高斯窗的NLM结果。结合SURE准则来融合不同方向的各向异性高斯窗的非局部平均结果,获得最终的SAR图像降斑结果。针对多幅SAR图像进行对比实验,实验结果表明:该方法在有效抑制SAR图像相干斑的同时能很好地保留图像的几何结构信息,为后续的SAR图像理解与解译提供了良好的基础。     

基于视觉模型的双正交小波图像水印算法

提出了一种基于人类视觉系统模型的双正交小波多分辨图像水印算法,该算法充分利用小波多分辨的优点及人眼视觉系统的特性,保证了水印的不可见性及鲁棒性,同时在检测水印时也不需要原始图像,仅需涉及到相关的几个细节子图。实验表明该水印算法对于中值滤波、叠加加性噪声、JPEG有损压缩三种图像处理都是鲁棒的。检测算法还有计算量小,检测速度快的特点。     

基于平行边缘点对的道路检测方法

为有效解决高分辨率遥感图像中的道路检测问题,提出了一种基于平行边缘点对的处理方法。首先归纳了高分辨率遥感图像道路的基本特征,提出一种平行点对模型;然后提取图像边缘信息,综合利用道路边缘梯度方向、道路边界灰度,构造对称方向宽度谱;最后通过非极大值抑制处理,得到对应于主干道路的局部峰值,并获取相应的倾角和水平宽度值,实现主干道路的自动提取。实验结果表明:该方法具有较高的检测精度,可以有效提取主干道路边缘,对直线和曲线道路都有较好的效果。     

基于图像边缘与Hough变换的振动位移测量方法

为了解决振动位移测量场合受限于传感器的安装空间，以及其本身质量对测量精度的影响，课题组提出了一种基于视频图像的振动测量方法，建立了图像边缘检测结果与目标物体位移之间的联系。由于使用经典Canny算法进行图像测量时，其图像边缘会出现不连续或虚假的情况，因此采用图像灰度与Hough变换相结合的方法，提高其测量精度。为验证该方法的有效性，搭建了箱体模型（目标物体）进行振动实验；并将经典Canny算法得出的结果及文中提出的视频图像测量的结果与传感器测得结果进行比较。实验结果表明，提出的方法相比使用经典Canny算法进行图像测量时精度提高了大约12%，且具有测量简单和测量范围灵活等优点。该方法为测量环境受限的场地提供了一种新的思路。     

冗余提升不可分离小波的图像融合方法

提出了一种基于冗余提升不可分离小波的多源图像融合方法。该方法不仅能很好地提取图像的细节信息,而且具有平移不变性,非常适合于图像融合;同时,采用基于局部邻域梯度的融合规则对分解后的高频和低频小波系数作不同的处理。对多光谱红外图像以及不同类型的医学图像进行了融合试验,结果表明该方法可以取得更好的融合效果。     

非线性扩散和变分模型在矢量图像去噪中的应用

分析了非线性扩散、基于整体变分方法的ROF模型以及矢量图像耦合技术的原理,比较了这些扩散、去噪模型的优缺点。根据矢量图像耦合思想将TV流运用到矢量图像扩散中,并参考ROF模型逼近项变分模型的优点,提出了基于非线性扩散、ROF模型和矢量图像耦合原理的改进TV流矢量图像耦合扩散模型,目地是在彩色图像中,去噪同时更好地保留图像轮廓、边缘等重要信息。实验对比分析了改进前后模型的去噪效果,并分析了改进模型下正、逆向扩散在彩色图像去噪中的作用。实验结果表明,改进的矢量图像耦合扩散模型能有效地保持彩色图像中的边缘信息,同时具有良好的去噪性能,且改进模型下,正、逆向扩散的性质在彩色图像去噪工作中仍能保持。     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影(POCS)超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构.该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善.     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的 ,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法 ,它能快速准确地检测到图像的边缘 ,具有低的错判率和较高的效率 ,优于传统基于灰度的边缘检测方法     

基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法

为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征，课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络（pixel difference networks, PiDiNet）实现鲁棒性、准确性的边缘检测，边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解，由于引用了像素差值卷积PDC，对边缘信息敏感度增强。实验结果表明：此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征，使得输出图像轮廓清晰且自然，主客观评价均较优。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。